El descubrimiento de biomarcadores es un término médico que describe el proceso mediante el cual se descubren los biomarcadores . Muchos análisis de sangre de uso común en medicina son biomarcadores. Existe interés en el descubrimiento de biomarcadores por parte de la industria farmacéutica ; Los análisis de sangre u otros biomarcadores podrían servir como marcadores intermedios de enfermedad en ensayos clínicos y como posibles dianas farmacológicas .
Mecanismo de acción
La forma en que se han encontrado estas pruebas puede verse como un descubrimiento de biomarcadores; sin embargo, su identificación se ha realizado principalmente de una en una. Se han identificado muchas pruebas bien conocidas basadas en conocimientos biológicos de los campos de la fisiología o la bioquímica ; por lo tanto, solo se han considerado unos pocos marcadores a la vez. Un ejemplo de descubrimiento de biomarcadores es el uso de inulina para evaluar la función renal. A partir de este proceso, se descubrió una molécula de origen natural ( creatinina ) que permite realizar las mismas mediciones sin inyecciones de insulina.
El interés reciente en el descubrimiento de biomarcadores se ve impulsado por nuevas técnicas de biología molecular , que prometen encontrar marcadores relevantes rápidamente sin una comprensión detallada de los mecanismos de una enfermedad. Al seleccionar muchas biomoléculas posibles a la vez, se puede intentar un enfoque paralelo; la genómica y la proteómica son algunas tecnologías utilizadas en este proceso. La secretómica también se ha convertido en una tecnología importante en la búsqueda de biomarcadores de alto rendimiento; [1] sin embargo, persisten importantes dificultades técnicas.
La identificación de biomarcadores proteicos clínicamente significativos del fenotipo y la función biológica es un área de investigación en expansión que ampliará las capacidades de diagnóstico . Recientemente han surgido biomarcadores para una serie de enfermedades, incluido el antígeno prostático específico (PSA) para el cáncer de próstata [2] y la proteína C reactiva (PCR) para las enfermedades cardíacas. [3] El reloj epigenético que mide la edad de las células / tejidos / órganos basándose en los niveles de metilación del ADN es posiblemente el biomarcador genómico más preciso. El uso de biomarcadores de biofluidos fácilmente evaluables (por ejemplo, sangre y orina) es beneficioso para evaluar el estado de los tejidos y órganos más difíciles de alcanzar. Los biofluidos son más accesibles, a diferencia de las técnicas más invasivas o inviables (como la biopsia de tejido).
Los biofluidos contienen proteínas de los tejidos y sirven como comunicadores hormonales eficaces. El tejido actúa como transmisor de información y el biofluido (muestreado por el médico) actúa como receptor. La informatividad del biofluido se basa en la fidelidad del canal. Las fuentes de ruido que disminuyen la fidelidad incluyen la adición de proteínas derivadas de otros tejidos (o del propio biofluido); las proteínas también pueden perderse por filtración glomerular . [4] Estos factores pueden influir significativamente en la composición de proteínas de un biofluido. [5] Además, simplemente mirar la superposición de proteínas perdería la transmisión de información que ocurre a través de clases de proteínas e interacciones proteína-proteína.
En cambio, la proyección de las proteínas en espacios funcionales, farmacológicos y patológicos permite medir la distancia funcional entre el tejido y los biofluidos. La proximidad en estos espacios abstractos significa un bajo nivel de distorsión a través del canal de información (y, por lo tanto, un alto rendimiento del biofluido). Sin embargo, los enfoques actuales para la predicción de biomarcadores han analizado tejidos y biofluidos por separado. [6]
Métodos de descubrimiento
Abordaje genómico
Hay cuatro métodos principales para el análisis genómico. Primero, se puede usar una transferencia Northern para aislar un conjunto de secuencias de ARN . En segundo y tercer lugar, pueden analizarse mediante técnicas estándar de expresión génica o encuestarse utilizando SAGE . Por último, se puede realizar una medición de microarrays de ADN [7] para determinar la frecuencia de cada gen; esta información se puede utilizar para determinar si un gen es un biomarcador.
A menudo, se utiliza una reacción en cadena de la polimerasa para crear muchas copias de las secuencias para que sea más fácil trabajar con ellas. En febrero de 2016, la Dra. Laura Elnitski y compañía utilizaron esta técnica para detectar un biomarcador compartido por cinco tipos de cáncer. [8]
Enfoque proteómico
Enfoque metabolómico
El término metabolómico se ha introducido recientemente para abordar el análisis global de todos los metabolitos en una muestra biológica. Se introdujo un término relacionado, metabonómica, para referirse específicamente al análisis de las respuestas metabólicas a fármacos o enfermedades. La metabonómica se ha convertido en un área importante de investigación; es el estudio biológico del sistema complejo , utilizado como método para identificar el biomarcador de diversas enfermedades. En general, en la mayoría de los casos de enfermedad, se ha activado o desactivado una vía metabólica , por lo que este parámetro puede utilizarse como marcador de algunas enfermedades. Las vías de producción de serotonina, activadas en una persona que ha consumido alcohol recientemente, por ejemplo, pueden ser un marcador metabólico del consumo reciente de alcohol .
Enfoque lipidómico
La lipidómica se refiere al análisis de lípidos . Dado que los lípidos tienen propiedades físicas únicas , tradicionalmente han sido difíciles de estudiar. Sin embargo, las mejoras en las nuevas plataformas analíticas han hecho posible identificar y cuantificar la mayoría de los metabolitos de los lípidos a partir de una sola muestra. Las tres plataformas clave utilizadas para el perfil de lípidos incluyen la espectrometría de masas , la cromatografía y la resonancia magnética nuclear. Se utilizó espectrometría de masas para delinear la concentración relativa y la composición de las partículas de lipoproteínas de alta densidad (HDL) de extractos de lípidos aislados de pacientes con bypass coronario y voluntarios sanos. Descubrieron que las partículas de HDL de los pacientes con bypass coronario contenían significativamente menos esfingomielina en relación con la fosfatidilcolina y triglicéridos más altos en relación con los ésteres de colesterilo . El perfil lipidómico también se utilizó para estudiar el efecto de la rosiglitazona , un agonista de PPARγ , sobre el metabolismo de los lípidos en ratones. Se observó que la rosiglitazona altera la composición de lípidos en diferentes órganos. Aumentó la acumulación de triglicéridos en el hígado; ácidos grasos libres alterados en el corazón, en el tejido adiposo y en el corazón; y niveles reducidos de triglicéridos en plasma.
Enfoque de glicomics
La glicosilación es una modificación de proteínas postraduccional común, y casi todas las proteínas de la superficie celular y secretadas son modificadas por carbohidratos unidos covalentemente. Los glicanos eucariotas se clasifican generalmente en dos grupos principales: N- y O-glicanos, donde las cadenas de glicanos están unidas a residuos de asparagina y serina / treonina, respectivamente. Los glicanos son mediadores esenciales de procesos biológicos como el plegamiento de proteínas, la señalización celular, la fertilización, la embriogénesis, el desarrollo neuronal, la actividad hormonal y la proliferación de células y su organización en tejidos específicos. Además, datos abrumadores respaldan la relevancia de la glicosilación en el reconocimiento de patógenos, la inflamación, las respuestas inmunitarias innatas y el desarrollo de enfermedades autoinmunes y cáncer. Sin embargo, la identificación de estos biomarcadores no ha sido fácil, principalmente debido a la diversidad estructural y a los numerosos isómeros de glicanos posibles. Afortunadamente, los glicómicos se están volviendo más factibles debido a las importantes mejoras en la espectrometría de masas y la ciencia de la separación. [9]
Investigar
Se ha introducido un marco teórico de la información para el descubrimiento de biomarcadores, que integra información de biofluidos y tejidos; este enfoque aprovecha la sinergia funcional entre ciertos biofluidos y tejidos, con el potencial de hallazgos clínicamente significativos (no es posible si los tejidos y los biofluidos se consideran por separado). [10] Al conceptualizar los biofluidos tisulares como canales de información, se identificaron importantes sustitutos de biofluidos y luego se utilizaron para el desarrollo guiado de diagnósticos clínicos. A continuación, se predijeron los biomarcadores candidatos , basándose en criterios de transferencia de información a través de los canales de biofluidos tisulares. Se pueden utilizar relaciones significativas biofluido-tejido para priorizar la validación clínica de biomarcadores.
Estimulación sanguínea ex vivo
La estimulación sanguínea ex vivo es el proceso mediante el cual los investigadores pueden analizar los biomarcadores inmunológicos de los efectos de los fármacos en voluntarios sanos. Las muestras de sangre (tomadas de voluntarios sanos) se estimulan en el laboratorio para activar el sistema inmunológico. Los estudios de estimulación sanguínea ex vivo , por lo tanto, permiten la evaluación del efecto de un nuevo compuesto en un "sistema vivo" en el que el sistema inmunológico ha sido desafiado. [11] La mayoría de las investigaciones que utilizan este método son realizadas por organizaciones de investigación clínica de fase I , lo que les permite recolectar muestras de sangre y analizarlas instantáneamente para que no se deterioren.
Ver también
- Biomarcador
- Biomarcador (medicamento)
- Química Clínica
- Proteómica clínica
- Descubrimiento de medicamento
- Genómica
- Proteómica
- Secretomics
- Endofenotipo
Referencias
- ^ Hathout, Yetrib (2007). "Aproximaciones al estudio del secretoma celular". Revisión de expertos de proteómica . 4 (2): 239–48. doi : 10.1586 / 14789450.4.2.239 . PMID 17425459 .
- ^ Cantante, EA; Penson, DF; Palapattu, GS (2007). "Cribado de PSA y ancianos". JAMA . 297 (9): 949, respuesta del autor 949–50. doi : 10.1001 / jama.297.9.949-a . PMID 17341705 .
- ^ Crawford, DC; Sanders, CL; Qin, X .; Smith, JD; Shephard, C .; Wong, M .; Witrak, L .; Rieder, MJ; Nickerson, DA (2006). "La variación genética está asociada con los niveles de proteína C reactiva en la Tercera Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición" . Circulación . 114 (23): 2458–65. doi : 10.1161 / CIRCULATIONAHA.106.615740 . PMID 17101857 .
- ^ Jacobs, Jon M .; Adkins, Joshua N .; Qian, Wei-Jun; Liu, Tao; Shen, Yufeng; Camp, David G .; Smith, Richard D. (2005). "Utilización de plasma sanguíneo humano para el descubrimiento de biomarcadores proteómicos †". Revista de investigación del proteoma . 4 (4): 1073–85. doi : 10.1021 / pr0500657 . PMID 16083256 .
- ^ Anderson, NL; Anderson, NG (2002). "El proteoma del plasma humano: historia, carácter y perspectivas de diagnóstico" . Proteómica molecular y celular . 1 (11): 845–67. doi : 10.1074 / mcp.R200007-MCP200 . PMID 12488461 .
- ^ Él, YD (2006). "Enfoque genómico para la identificación de biomarcadores y sus aplicaciones recientes". Biomarcadores de cáncer: sección a de marcadores de enfermedad . 2 (3–4): 103–33. PMID 17192065 .
- ^ Loukopoulos P, Shibata T, Katoh H y col. (Marzo de 2007). "Análisis de hibridación genómica comparativa basada en matriz de todo el genoma de adenocarcinoma de páncreas: identificación de indicadores genéticos que predicen el resultado del paciente" . Cancer Sci . 98 (3): 392–400. doi : 10.1111 / j.1349-7006.2007.00395.x . PMID 17233815 .
- ^ "Los investigadores de los NIH identifican una firma genómica sorprendente compartida por 5 tipos de cáncer - ScienceNewsline" . www.sciencenewsline.com . Consultado el 24 de abril de 2016 .[ enlace muerto permanente ]
- ^ Aizpurua-Olaizola, O .; Toraño, J. Sastre; Falcón-Pérez, JM; Williams, C .; Reichardt, N .; Bendiciones, G.-J. (2018). "Espectrometría de masas para el descubrimiento de biomarcadores de glucanos". Tendencias de TrAC en Química Analítica . 100 : 7-14. doi : 10.1016 / j.trac.2017.12.015 .
- ^ Alterovitz, G; Xiang, M; Liu, J; Chang, A; Ramoni, MF (2008). Descubrimiento de biomarcadores periféricos en todo el sistema utilizando la teoría de la información . Simposio del Pacífico sobre Biocomputación . págs. 231–42. doi : 10.1142 / 9789812776136_0024 . ISBN 978-981-277-608-2. PMID 18229689 .
- ^ "Estimulación de la sangre ex vivo en el descubrimiento de biomarcadores" . Archivado desde el original el 29 de noviembre de 2009 . Consultado el 23 de octubre de 2009 .
enlaces externos
- Liotta, Lance A .; Ferrari, Mauro; Petricoin, Emanuel (2003). "Proteómica clínica: escrita en sangre" (PDF) . Naturaleza . 425 (6961): 905. doi : 10.1038 / 425905a . PMID 14586448 .
- "Instituto Nacional del Cáncer de los NIH. Preguntas y respuestas: proteómica y cáncer" . 1980-01-01 . Consultado el 5 de abril de 2006 .
- Howard Schulman. "El término más novedoso en biotecnología" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 13 de noviembre de 2006 . Consultado el 29 de noviembre de 2006 .
- "Tendencias de biomercado: diagnóstico molecular en movimiento" . Noticias de Ingeniería Genética y Biotecnología .
- "Aprovechar el trabajo de descubrimiento de biomarcadores" . Noticias de Ingeniería Genética y Biotecnología .
- Enrique A. Dalmasso (15 de junio de 2008). "Planificación para el éxito en el descubrimiento de biomarcadores" . Noticias de Ingeniería Genética y Biotecnología . Mary Ann Liebert, Inc. págs. 28-30 . Consultado el 6 de julio de 2008 .
(subtítulo) Una plataforma de proteómica adecuada y un diseño de estudio cuidadoso pueden mejorar los resultados positivos
- "Estudio de descubrimiento de biomarcadores de sangre de placa de alto riesgo" . 2007 . Consultado el 22 de agosto de 2011 .
- Revistas académicas en el campo
- Información sobre biomarcadores